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申请/专利权人:重庆邮电大学
摘要:本发明涉及一种基于多模态数据的风速预测方法和系统,包括:获取历史风速序列和外部环境特征;利用SSA算法对历史风速序列进行去噪,得到第一中间风速序列;将第一中间风速序列进行小波变换,得到N个第二中间风速序列,构建第一风速矩阵,对第一风速矩阵归一化处理得到第二风速矩阵;根据滑动窗口和切片相结合的方式对第二风速矩阵进行划分,将划分得到的三个矩阵切片分别进行特征提取,将提取的三个特征分别输入GRU预测模型得到第一风速预测结果、第二风速预测结果和第三风速预测结果,并利用线性权重叠加模块进行叠加得到初始风速综合预测结果;利用训练好的误差修正模型对初始风速综合预测结果进行修正得到最终风速预测结果。
主权项:1.一种基于多模态数据的风速预测方法,其特征在于,包括:S1:获取时间步[t-T1,t-1]的历史风速序列和时间步[t-T1,t]的外部环境特征;S2:利用SSA算法对历史风速序列进行去噪,得到第一中间风速序列;S3:将第一中间风速序列进行小波变换,得到N个第二中间风速序列,其中,N表示小波分解的层次;S4:根据N个第二中间风速序列构建第一风速矩阵,对第一风速矩阵进行归一化处理得到第二风速矩阵;S5:根据滑动窗口和切片相结合的方式对第二风速矩阵进行划分,得到时间步长为[t-T2,t-1]的矩阵切片、时间步长为[t-T3,t-1]的矩阵切片和时间步长为[t-T4,t-1]的矩阵切片,并将划分得到的三个矩阵切片分别输入2DCNN卷积神经网络进行特征提取得到第一中间特征、第二中间特征和第三中间特征,T1T2T3T41;S6:将第一中间特征、第二中间特征和第三中间特征分别与当前时间步t的外部环境特征进行拼接,得到第一综合特征、第二综合特征和第三综合特征;S7:将第一综合特征、第二综合特征和第三综合特征分别输入GRU预测模型得到当前时间步t的第一风速预测结果、第二风速预测结果和第三风速预测结果;S8:将当前时间步t的第一风速预测结果、第二风速预测结果和第三风速预测结果输入训练好的线性权重叠加模块进行叠加得到当前时间步t的初始风速综合预测结果;利用训练好的误差修正模型对当前时间步t的初始风速综合预测结果进行修正得到当前时间步t的最终风速预测结果。
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百度查询: 重庆邮电大学 一种基于多模态数据的风速预测方法和系统
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